AI, 신약 개발 성공률 높일까?

AI, 신약 개발 성공률 높일까?

글로벌 빅파마 이어 국내 제약사도 적극 가세

"AI 알고리즘, 약물 개발 시간 단축하고 성공률 높일 것"

국내외 제약사들이 신약 개발 성공률을 높이기 위해 AI에 집중 투자하고 있다. 인공지능이 연구 자료를 학습해 최적의 후보물질을 찾아낸다면 비용과 시간 모두가 크게 절감되기 때문이다.

캐나다 MicroSmallCap은 제약사들이 AI(인공지능)에 주목하는 이유에 대해 '이룸(Eroom)의 법칙' 때문이라고 말한다. 무어(Moore)의 영문 철자를 거꾸로 표기한 이룸(Eroom)의 법칙은 1950년 이후 제약회사에서 신약 개발에 투자하는 연구비 10억달러당 미국 식품의약국(FDA)에서 승인하는 신약의 수가 9년마다 반으로 줄어드는 현상을 설명한다. 이는 신약 개발이 오래 걸릴뿐만 아니라, 시간이 지남에 따라 더욱 많은 비용이 들어간다는 사실을 설명하고 있다.

Tufts 약물개발연구센터에 따르면, 신약을 시장에 출시하는 데 드는 비용은 26억 달러, 약 12년이 걸린 것으로 나타났다. 이 같은 추세는 더욱 심화될 것으로 보이며, 주 원인으로는 규제 강화, 기존 약물과의 경쟁, 인적 자원의 비효율적 사용 등이 있다.

실제로 10개의 임상 약품 중 9개 제품이 임상 시험에 실패하고, 신약 개발이 되더라도 약 5%만이 시장성 있는 의약품이 된다. 이러한 비용과 시간을 모두 줄이기 위해 제약산업은 인공지능, 머신 러닝, 더 빠른 약물 개발 및 발견을 위한 빅데이터 등의 투자로 이어지고 있다. 

 

글로벌 빅파마 대거 투자 ... "약값 낮출 것"

기업은 AI을 활용해 이전의 임상 시험 및 학술 연구의 생물 의학 데이터를 분석, 특정 화합물이 어떤 질병을 타깃으로 했을 때 더 잘 사용될 수 있는지를 평가한다. 인공 지능의 예측 능력은 유전자, 약물, 질병 및 기타 데이터 요소 간의 관계를 기반으로 새로운 분자를 설계하는 약물을 개발하기 위해 사용된다. 대표 기업으로는 구글과 중국의 텐센트가 있다.

인공 지능을 연구하는 최초의 제약 회사는 머크다. 머크는 지난 2012년 뉴머레이트(Numerate)와 제휴해 '인실리코(Insilico) 약물 설계 기술 알고리즘'을 사용, 심혈관 질환에 대한 잠재적 신약을 개발했다. 화이자, 노바티스, 바이엘 역시 신약 개발을 위해 AI를 적극 활용하고 있으나 관계자들은 이들 계획의 대부분이 아직 실험 단계에 있다고 말하고 있다. 

현재 인공 지능 응용 분야 제약 업계 리더는 글락소스미스클라인(GSK)이다. 모든 제약 브랜드 중 GSK가 가장 많은 투자를 한 것으로  평가되고 있다. GSK는 최근 인실리코(Insilico Drug Discovery Unit)로 알려진 AI 부서를 회사 내에 설립했다. 그리고 약 200만종의 화합물에 대한 데이터를 AI를 활용해 1년 이내에 신약 타깃이 환자치료에 준비되도록 목표를 삼고 있는 'Accelerating Therapeutics for Opportunities in Medicine(ATOM)' 컨소시엄으로 전환했다. 이어 신약 개발 촉진에 초점을 맞춘 공공·민간 파트너십을 체결하는 등 활발한 활동을 보이고 있다.

로슈는 AI를 통해 암 연구를 가속화하기 위해 지난해 19억 달러에 암 데이터 회사인 플랫 아이언 헬스(Flatiron Health)와 파트너십을 체결했다. 또 암 정밀 의료 솔루션 회사인 사이앱스(Syapse) 및 빅데이터 분석 회사 지엔에스 헬스케어(GNS Healthcare)와 파트너십를 맺고 인공 지능 기술을 활용하고 있다.

구글 유전학자 Mark DePristo는 "(AI를 활용한 신약 개발의) 중요한 장애물은 충분한 양의 데이터를 축적하는 것이나 제약 분야의 AI 투자는 지속적으로 증가 할 것으로 보인다"며 "인공 지능 알고리즘이 약물 개발 시간을 획기적으로 단축하고 성공률을 높일 수 있다면, 향후 환자들의 약값이 떨어지는 것까지 기대해 볼 수 있다"고 말했다.

 

정부, AI 활용 신약개발 플랫폼에 75억원 투자

국내 제약사도 글로벌 빅파마와 마찬가지로 신약개발에 AI를 적극 활용하고 있다. 대웅제약은 2014년부터 사내 연구팀안에 별도로 AI 연구 조직을 꾸리고, 작년에는 울산과학기술원과 산학협력을 체결하는 등 신약개발 체계에 빅데이터와 인공지능 기술을 접목했다. 올해 1월에는 조직을 헬스케어 인공지능 사업부로 재편해 몸집을 키웠다.

국내에서 신약개발 AI를 개발하는 기업도 있다. 대표적으로 스탠다임과 신테카바이오가 있다. 스탠다임은 기존 의약품 중 다른 약효를 발굴하는 '스탠다임 인사이트'와 기존 물질의 분자구조 등을 바꿔 새로운 후보물질로 만드는 '스탠다임 베스트'를 개발했다.

신테카바이오는 유전체 빅데이터 기반 AI 기술을 활용해 기존에 허가 승인을 받은 약물과 신약 후보물질의 새로운 적응증을 발견하는 솔루션을 개발했다.

정부 역시 제약사들의 AI 신약개발 지원에 적극 나서고 있다. 정부는 AI 활용 신약개발 플랫폼 구축에 75억원을 투자할 계획이다. 지난달 20일 한국제약바이오협회는 한국보건산업진흥원과 공동으로 AI 신약개발지원센터를 설립했다.

AI 신약개발지원센터는 제약사들에게 신약개발을 검증할 적합한 AI 플랫폼을 제공한다. 여기에는 GC녹십자, 보령제약, JW중외제약, 일동제약 등 24개 신약 연구개발 제약기업들이 TF를 구성하고 있다. 

업계 관계자는 "AI의 경우 성과가 빠르게 나오기는 어려운 분야지만 개발 속도에 진전은 있다"며 "우리나라의 경우 신약 개발에 후발 주자이고 상대적으로 규모도 작은 편이지만, 시장 상황을 획기적으로 바꾸고 글로벌 선도 주자까지 부상할 수 있는 기회인 것이 제약사들이 AI에 주목하고 있는 이유"라고 말했다. 

출처 : 헬스코리아뉴스(http://www.hkn24.com)